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申请/专利权人：山东国兴智能科技股份有限公司
申请日：2024-02-05
公开（公告）日：2024-04-30
公开（公告）号：CN117952883A
主分类号：G06T5/94
分类号：G06T5/94;G06T3/02;G06T3/4007;G06V10/80;G06V20/70;G06T5/60
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开
摘要：本发明公开一种基于双边网格和显著性引导的逆光图像增强方法，属于图像处理技术领域。该方法包括以下步骤：收集逆光图像和相对应的正常光图像，构建逆光图像增强数据集；构建逆光图像增强模型，进行下采样处理；将提取到低级特征输入到嵌套的U型结构中来提取局部显著性信息和全局光照信息，并存储到三维双边网格中；对逆光图像进行非线性变换得到引导图；对三维双边网格进行上采样，得到增强后的高分辨率的正常光图像；最小化约束对逆光图像增强模型进行训练，来学习模型参数；加载训练后的逆光图像增强模型，能够快速实现任意分辨率的逆光图像到正常光图像的增强。本发明在恢复逆光区域亮度的同时不破坏图像整体的自然性与和谐性。
主权项：1.一种基于双边网格和显著性引导的逆光图像增强方法，其特征在于包括以下步骤：S1、收集逆光图像和相对应的正常光图像，构建逆光图像增强数据集；S2、构建逆光图像增强模型，逆光图像增强模型首先对输入的逆光图像进行下采样处理，并提取逆光图像的低级特征；S3、将提取到的逆光图像的低级特征输入到嵌套的U型结构中来提取局部显著性信息和全局光照信息；S4、将获得的局部显著性信息和全局光照信息存储到三维双边网格中；S5、对输入到逆光图像增强模型的逆光图像进行非线性变换得到引导图；S6、在引导图的引导下，对三维双边网格进行上采样，并将采样后结果应用到输入的逆光图像上，得到增强后的高分辨率的正常光图像；S7、以数据集中正常光图像为标签，定义逆光图像增强模型的约束，通过最小化该约束对逆光图像增强模型进行训练，来学习模型参数；S8、通过加载步骤S7训练后的逆光图像增强模型，能够快速实现任意分辨率的逆光图像到正常光图像的增强。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东国兴智能科技股份有限公司 一种基于双边网格和显著性引导的逆光图像增强方法
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